许志勇
- 作品数：6 被引量：44H指数：3
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- 分数倍采样对幅相调制信号累积量的影响
- 2008年
- 幅相调制信号的累积量分析要求最佳采样,本文通过对分数倍采样复基带序列累积量的理论分析,讨论了采样速率和基带成形脉冲函数对幅相调制信号累积量的影响,认为分数倍采样序列的累积量能够收敛于最佳采样序列的累积量理论值,并由此得出结论认为,现有基于累积量的幅相调制信号同步分类算法可以直接应用于异步条件。最后,通过MPSK信号的分类实验验证了理论分析的正确性。
- 吴月娴葛临东许志勇
- 关键词：累积量调制分类
- 一种基于小生境遗传算法的星座识别方法被引量：1
- 2007年
- 提出了一种新的PSK/QAM星座识别方法,将星座聚类问题转化为星座二维密度函数的数值优化问题,采用小生境遗传算法对该多峰值函数数值矩阵进行有效搜索,获取星座中心,最后结合聚类有效性评价和星座模板匹配,实现了信号星座类型的识别。与基于模糊C-均值的星座聚类方法相比,新方法与初始聚类中心和样本输入次序无关,缩减了星座识别过程中对聚类结果的评价,减小了运算量。
- 吴月娴葛临东许志勇薛富强
- 关键词：星座小生境遗传算法调制识别
- 基于累积量的MPSK分类算法性能分析被引量：4
- 2007年
- 针对累积量的调制分类经典算法要求理想的符号同步问题。通过对非最佳采样复基带信号的累积量的理论分析,讨论了过采样速率、定时偏差和基带成形脉冲函数对信号累积量的影响,认为现有的基于累积量的同步分类算法可以直接应用于异步条件,且其性能与过采样速率有关。通过MPSK分类的仿真验证了理论分析的正确性,在常用频率选择性衰落信道模型条件下的仿真则表明,衰落信道中符号速率采样的分类性能未必最优。
- 吴月娴葛临东许志勇
- 关键词：累积量MPSK调制分类
- 常用数字调制信号识别的一种新方法被引量：31
- 2007年
- 通过分析数字调制信号及其非线性变换的功率谱,提出了两个新的调制特征参数,改进了两个相关特征的描述,设计了一种采用神经网络集成结构分类器的识别方案,实现了AWGN信道下常用数字调制信号的自动识别.仿真表明,谱形状特征参数具有很好的抗噪声能力,离散谱线特征参数对信号调制参数更加稳健性,神经网络集成分类器的识别性能显著优于单个网络分类器,SNR>5dB时该识别方法的总体识别率在94%以上.
- 吴月娴葛临东许志勇
- 关键词：调制识别谱特征神经网络集成
- 一种基于遗传算法的聚类方法及其应用被引量：5
- 2007年
- 文中提出了一种基于遗传算法的自适应聚类新算法,该算法以聚类中心坐标为遗传算法种群的个体,采用改进的遗传算子和群体更新规则,利用遗传算法的高效全局搜索特性实现聚类,不仅克服了模糊C-均值算法对初始聚类中心和样本输入次序敏感等不足,而且在结合聚类有效性分析的基础上实现了聚类中心数目的自适应调整。通过以该自适应聚类算法对MQAM信号星座进行重构,提出了一种基于星座聚类的MQAM调制识别新方法。仿真表明,文中提出的聚类算法运算效率较高,结果令人满意;基于该聚类算法的MQAM信号识别方法是实际有效的。
- 吴月娴葛临东许志勇薛富强
- 关键词：遗传算法聚类星座调制识别
- 基于遗传算法的自适应聚类与MQAM星座识别被引量：3
- 2007年
- 提出了一种基于星座聚类的MQAM调制识别新方法,运用一种改进的基于遗传算法的自适应聚类算法对MQAM星座进行重构和识别。该自适应聚类算法利用遗传算法的高效全局搜索特性,克服了模糊C-均值算法对初始聚类中心和样本输入次序敏感等不足,结合聚类有效性分析实现了聚类中心数目的自适应调整。仿真结果表明,基于该聚类算法的MQAM信号调制阶数识别方法是有效的。
- 吴月娴葛临东许志勇薛富强
- 关键词：遗传算法聚类星座调制识别
